こんにちは、新人エンジニアの前田です。 最近、南海トラフ地震の臨時情報や台風などもあったりして、自衛のための事前準備は欠かせないなと思いました。 さて、今回はDifyを使って複数の大規模言語モデル（LLM）を切り替えるチャットチャットボットを作ってみたいと思います。 なぜ、この内容をやってみようかと思ったかというと、Difyは、複数のLLMを利用できるのですが、 それらは、事前に設定を行って利用するもので、ユーザーが実行時に切り替えて指定ができなかったのですよね。 とはいえ、これもノーコードで実現できるのが、Difyの強みです。 1. 概要 1.1.Difyとは 1.2. この記事で実現すること 2. アプリ作成 2.1. モデルの定義 2.2. モデルの選択 2.3. 変数の集約 3. 作成したアプリを動かしてみる 4. まとめ 1. 概要 1.1.Difyとは Difyは、大規模言語モ

はじめに こんにちは、イワツカです。 最近は湿度と気温が高く蒸し暑いので海やプールで涼みたいものですね。 さて今回は、OpenAIからChatGPTのExcelデータの分析機能が進化したという発表があったので、OneDrive上のファイルをもとにExcelデータをどのように分析できるのか試してみます。 はじめに 概要 Google Drive・Microsoft OneDriveからのファイル連携 テーブルデータのインタラクティブな操作 この記事で試すこと OneDriveとの連携方法 OneDriveからファイルをアップロードしてみる ChatGPTでデータ分析する アップロードされたExcelのテーブルを見る テーブルをプロンプトから操作 グラフを出力 まとめ 概要 今回、ChatGPTにデータ分析機能の強化として以下2点の新機能が発表されました。 ・OneDrive・Google D

こんにちは、暖かくなったと思ったら涼しくなったりと、なかなか洋服選びが難しい季節ですが皆さん体調お変わりないでしょうか。安部です。 今回は、ChatGPTで少し前に一般公開された「メモリ（Memory）」機能をご紹介し、活用のためのTipsを共有できればと思います。 機能の利用自体は何も意識せず簡単にできますが、意識的に活用しないと本領発揮してくれない機能だなという印象です。 まずは、どのような機能なのか簡単に見ていきましょう。 メモリ機能の概要 メモリ機能が使えると何がうれしいのか メモリ機能の有効化 実際に使ってみる 活用Tips ショートカットコマンドの作成 手順自動化 前提知識の補完 メモリの削除 プライバシー/セキュリティについて まとめ メモリ機能の概要 「メモリ（Memory）」機能とは、文字通りChatGPTがこれまでやりとりした情報を記憶し、以降の応答時にそれらを踏まえた

こんにちは、安部です。 最近急に、暖かさを通り越して暑いぐらいになってきましたが、皆さまいかがお過ごしでしょうか。 季節外れかなとも思いつつ、もう半袖で過ごしたいくらいの気候ですね。 さて、今回は、OpenAIのAssistants APIの使い方を紹介していきます。 題材は「PDFを和訳して要約してもらう」としました。 これはWeb版のChatGPTでも単にPDFファイルを添付して依頼すればできますが、APIの使い方を示すサンプルとしてはちょうどよいと思います。 最新情報については以下の公式ドキュメントをご覧ください。 https://platform.openai.com/docs/assistants/overview https://platform.openai.com/docs/api-reference/assistants それでは早速、Assistants APIの使い方

こんにちは、安部です。 まだまだ寒い日が続きますが、皆さま元気にお過ごしでしょうか。 以前このブログで、作成したGPTのご紹介をしましたが、今回はその第二弾として新たに作成したGPTの紹介をしたいと思います。 第一弾で紹介したGPTについては、以下のブログ記事を参照してください。 acro-engineer.hatenablog.com 『ニャンでも常識テスト』とは？ 概要 今回作成したのは、『ニャンでも常識テスト』。 こちらからテーマを与えれば、どんなテーマでも基本的知識を問う問題を10問出題してくれます。 また、採点もしてくれて、不明点があれば当然質問して補足説明・解説をしてもらうことができます。 自分の常識を試してみてもよし、ちょっとした集まりでお遊びに使ってもよし、学習中の分野に関して 腕試しに使ってみてもよしと、様々な使い方ができると思います。 chat.openai.com 使

最近肌寒い日々が続きますね、暖冬はどこへ行ったのやら。。菅野です。 ChatGPTを利用してGPTを誰でも簡単に作成できるサービス、GPTsが公開されてから早くも二か月が経過しようとしています。 私自身も様々なGPTの作成を試してきましたが、今回、ついにそれらのGPTを公開できるGPT Storeが公開されました。 openai.com さっそく私もアプリを公開してみたので、GPT Storeの紹介をしつつ、どのようなGPTを作ったかを紹介していこうと思います。 GPTsでどのようにアプリを作成するのかは以下のブログ記事を参照して下さい。 acro-engineer.hatenablog.com GPT Storeとは ユーザが作成した様々なGPTを公開するためのプラットフォームです。 アクセスするにはChatGPTの有償サブスクリプションChatGPT Plusに加入している必要がありま

OpenAIは、大規模言語モデル（GPT-4）でよりよい結果を出すためのプロンプトエンジニアリング（プロンプトのノウハウ）入門テキストを同社のウェブサイトで公開している。 同テキストでは、現在同社で最高の性能を持つ大規模言語モデルGPT-4を対象に、よりよい結果を導くための6つの戦略と、それぞれを実行する際の具体的な戦術（コツ）が掲載されている。 また、「Prompt examples」のページでは、上記で紹介したものを含む多数のプロンプト例が紹介されており、すぐに利用できるようになっている。 では紹介された6つの戦略を見ていこう。 明確な指示を書く LLMは利用者の心を読むことができないので、回答が長すぎる場合は「簡潔に」、単純すぎる場合は「専門家レベルで」と明示的に依頼する必要がある。 具体的な戦術としては下記が提案されている。 ・より関連性の高い回答を得られるよう、質問は詳細に ・モ

こんにちは、安部です。 気温の上下に翻弄されて最近風邪をひいてしまいましたが、皆さま元気にお過ごしでしょうか。 今回は、GPT-4Vのモデルを利用して、OCRができるか試していきます。 GPT-4Vによって、「ChatGPTに目ができた」などと騒がれましたが、文字認識はどれくらいできるのでしょうか？ 得意分野ではなさそうですが、GPTも進化が目覚ましいので分かりませんね。 検証では、日本語(漢字/ひらがな/カタカナ)・英語の2言語で精度など比較していきます。 また、手書き・活字での違いも見ていきましょう。 一番簡単に試せるChatGPT（Web版）でOCRをさせようとするとエラーになることが多かったので、 ここではAPIを使っていくこととします。 APIを呼び出すプログラム 以下のコードを使い、gpt-4-vision-previewというモデルを呼び出しています。 画像は個人のgithu

こんにちは、最近ハンドブレンダーを購入し自家製バジルでジェノベーゼを作るようになった菅野です。 2023/11/6にOpenAIDevDayが開催され、ChatGPT関連の様々なアナウンスがありました。 openai.com その中でもChatGPTの新しいモデル、GPT-4 Turboについての情報をまとめていきます。 モデルについての詳細解説は以下の公式サイトをご覧ください。 platform.openai.com GPT-4 Turboのモデルは現在プレビュー版でgpt-4-1106-previewというモデルが試しに使える状態です。 数週間後に安定板のリリースがなされる予定だそうです。 コンテキスト長の増加（8,192 → 128,000トークン） ChatGPTのモデルが一度に考慮できるテキスト量を示すコンテキスト長が12万8千トークンに増加しました。 従来のモデルのコンテキスト

こんにちは、最近スマホのChatGPTアプリで、音声入出力機能を使って会話を楽しんでいる安部です。 皆さんWebアプリ開発などで、画面モックを作成しなければいけない場面は多いですよね？ 適当なHTMLを作ったり、ツールで図示したりしますが、正直面倒です。 そこで今回は、ChatGPTに最初から画面モックを作ってもらいます。 最近はChatGPTに画像を添付できるようになったので手書き画像からHTMLを出力することもできますが、 この記事では画面要素を言葉で指定し、HTMLを出力してもらいます（配置などのデザインは、ひとまずChatGPTにお任せしてみます）。 では早速始めましょう。使用モデルはGPT-4です。 簡単な入力フォームを出力させる まずは、よく使いそうな簡単な入力フォームを出力してもらいます。 ここでは、「書籍を登録する画面」という設定で指示を出します。 次の画面構成の案を、HT

こんにちは、最近はめっぽう冷えてきましたそろそろおでんが恋しくなりますね、菅野です。 AWS上で、 ChatGPTのようなテキスト生成AIを利用できるようになるサービス、Amazon Bedrockがリリースされました。 そこで今回はChatGPTとテキスト生成の結果を比較してみようと思います。 ChatGPTはGPT-4モデルを、Amazon BedrockではChatGPTより大きいトークンを受け取れ、安価で利用できるといわれているモデル、ClaudeV2を利用します。詳細はこちら。 Amazon Bedrockでのチャット生成方法は以下のブログで紹介しているので こちらのブログも参照ください。 acro-engineer.hatenablog.com 「RestAPIについての説明」の結果を比較する 生成AIではわからないものの質問をする機会が多いです。 それぞれのAIにRestAP

月がきれいな季節になってきましたが、花より団子なので月見団子や月見バーガーに目移りしてしまう菅野です。 前回ブログでは、diagramsを用いてAWSの構成図を描いてもらうPythonスクリプトを作成してもらいました。 acro-engineer.hatenablog.com そこでも記載した通り、Advanced Data Analysis（旧Code Interpreter）環境ではdiagramsのライブラリがインストールされていないため、Advanced Data Analysis上で構成図の生成はできませんでした。 しかし、ライブラリを自前でアップロードすることで、そのライブラリをAdvanced Data Analysisでも利用可能にできるようになるようです。 そこで今回は、やり方を変えて、Advanced Data Analysisを利用してAWS構成図の作成まで実行しても

こんにちは、最近ピアノを習い始めた安部です。 今回は、ChatGPTのAdvanced Data Analysis (旧Code Interpreter)にBNF式を与えてパーサーを作成してもらおうと思います。 BNF式のように機械的に解釈可能なものであれば、正確にコードを生成してくれるのではないでしょうか？ BNFでうまくいけば、その他の様々な形式のデータやフォーマットからパーサーを自動生成してくれることが期待できそうです。 1. BNFとは BNF（バッカス・ナウア記法）とは、プログラムの構文規則（文脈自由文法）を記述するための記法です。 正確な定義よりも具体例を見た方が早く理解できると思うので、例を示します。 『プログラム意味論』（横内寛文 著）の冒頭に登場する、非常に単純なプログラムを許容する言語の定義です。 <変数> ::= A | B | C | ... | Z <定数> ::